Visualización
La visualización es un método que transforma lo simbólico a geométrico, proporcionando a los investigadores herramientas para observar sus cálculos y simulaciones.
El campo de la visualización está enfocado en la creación de imágenes a partir de datos y procesos, es un campo extenso donde se unen las matemáticas, las ciencias de la computación, la percepción científica y la ingeniería.
El objetivo principal del curso es que aprendas la practicidad de trabajar con datos, entender el sentido de la visualización científica, las técnicas de visualización que existen en el campo y su aplicación usando C/C++ y OpenGL.
Temario
- Introducción
- Aplicaciones Medicina, Ciencias e información
- Estado del arte
- Tufte - Visualización eficiente y efectiva
- Percepción
- Sistema Visual Humano e Ilusiones Visuales
- Teoría del Color
- Evaluación espacial y visual
- Preeliminares de Graficación por computadora
- OpenGL
- Rendering
- Texturas
- Transparencia y Mezclas
- Proyecciones
- Modelado
- Datos continuos
- Datos discretos
- Mallas
- Reducción de polígonos
- Simplificación de mallas
- Flujo gráfico de la Visualización
- Conceptualización
- Implementación
- Clasificación de Algoritmos
- Visualización de Escalares
- Mapeo de Color
- Diseño efectivo de mapas de color
- Contornos
- Gráficas de Altura
- Visualización de Vectores
- Divergencia y Vorticidad
- Vector Glyphs
- Codigo de Color de Vectores
- Visualización de Volúmenes
- Básicos de la visualización de volúmenes
- Técnica de ordenamiento de imágenes
- Técnica de ordenamiento de objetos
- Rendering de Volúmenes vs Geométricos
¿Qué necesitas saber antes?
- Básico de graficación por computadora (Modelado 2D/3D, Rendering, Interacción).
- Álgebra y habilidad de análisis.
- Saber programar en algún lenguaje orientado a objetos. De preferencia tener experiencia con C++ y OpenGL (WebGL).
¿Qué sabrás después?
Una visión de las técnicas de visualización de datos así como aprender a crear tus propias aplicaciones para visualizar conjunto de datos. Finalmente este campo de investigación sigue creciendo, nuevos métodos de adquisición de datos generan más información, estos datos deberán de ser analizados y visualizados.